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产品经理6个阶段谈谈:产品经理的数据技能

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本文主要结合“数据”这个关键词,从六个阶段来谈谈对产品经理技能的一些看法。

产品经理的技能,网上相关内容确实不少,不过专门谈数据产品经理这个方向的还不多,放胆去聊聊吧。本文不探讨通用技能,像沟通技能、项目管理技能、团队管理技能、原型能力等,均不在本文探讨范围。

产品经理的技能,是贯穿产品生命周期的。从产品创意产生到整体规划、到推动研发、到项目管控、到运营推广,乃至于持续迭代升级,所用到的产品技能各有侧重。

当然,不是每个产品经理都有机会经历几个完整的产品生命周期,日常接触的诸多产品经理,能面面俱到,各方面技能突出的,也少之又少。其实也没必要这么要求,产品形态各异,不同的产品对产品经理技能的要求也是有较大差异的。

人的精力毕竟是有限的,在产品经理这个职业上,我更倾向于建议将重点技能先垂直往下延伸,研究的够深,够透,然后再横向发展。

下面篇幅,结合‘数据’这个关键词,谈谈对产品经理技能的一些看法。

一、创意和规划阶段

有了想法,有了好的创意,这时候产品经理就要做说客,让领导和兄弟团队认同你,支持你。

这个阶段怎么发挥数据的作用呢?

不管是需求管理,还是竞品调研,要有量化的指标。

用户调研也是常用的方法,如果对调研数据的分析心里有谱,那设计的调研题目就会更有助于拿来做数据分析,关于用户调研方面的思考,有机会可以单拿出来说说。

ROI是非常核心的数据。上线后预期收益,怎么算出来?

最常见的,流量+转化+客单价,流量从哪里来,预计引入多少,预计转化率波动范围,这样就可以做比较靠谱的预估。

看到网上不少竞品调研,产品功能对齐做的极为细致,但对产品的运营数据涉猎极少,一方面是数据不好拿,另一方面是缺乏数据意识。

任何的产品都可以拿到数据!只要这个产品你能接触到,总会有办法获取数据的。

  • 好的产品,自然会在大会小交流上做各种分享,有些数据是他们乐于对外公布的。
  • 公司财报,各种规定要报送的数据,这些是公开的。
  • 第三方的调研机构,他们是专业做数据的,专业的收集方法,专业的分析。
  • 绝对值没有,相对值可以有同比、环比,各种维度的比,这些数据也是可用的。
  • 最low的办法,爬虫也能爬点,按照样本量反推。

产品经理要形成习惯,有意识的去收集数据。

二、产品设计阶段

这个阶段侧重功能,没数据啥事啊?

首先,这个阶段要用到数据:

  • 一是上一阶段收集到的数据,不是汇报完就完了,这些数据在功能设计的时候拿来做参考也是很有价值的。
  • 二是产品要符合业务,要契合业务,就得拿业务现有数据做基础,一个下拉控件里有两个选项还是三个选项,这是业务决定的。如果你不了解业务数据,产品上可能会缺失一些功能,因为没有数据支撑,这些你想不到。
  • 三是产品要符合技术,这也是产品经理也得了解一些技术的原因。比如:做实时数据产品,如果底层已经不是storm了,换成了flink,你的产品要相应做调整。如果你的产品处理的数据量是10亿/分钟,和100万/分钟,在产品的设计上是不同的。
  • 四是产品功能要做到尽量的多收集用户的数据,这里说的不是敏感数据,而是以后分析会用到的各种观察角度,bi分析里叫维度表。

我做数据产品,在这方面比较敏感。做一个功能,希望了解上线后用户的使用情况,埋点是必须的,单纯埋点也不一定够用,还希望拿到用户的详细访问路径。所以埋点除了页面级,还要对重点功能点做埋点,埋点数据要足够支撑后续的产品分析和迭代支持。

三、研发实现阶段

这个阶段实际上是考验偏项目管理方面的能力。如果有专职项目经理,产品经理可以轻松一些,否则这些事情是绕不过去的。

项目的推进,人力投入、进度管理、质量管理、风险管控,这些都是项目管理范畴,讲究量化。数据化项目管理曾经研究过一段时间,篇幅原因不展开了。

四、运营推广阶段

这个阶段也不用展开说了,需要持续收集运营数据,做产品的都知道,PV、UV、访次、转化等等,如果和广告相关,就是各种的CP_ 、CPA、CPC、CPM等等。

五、持续迭代阶段

我有个观点,做从0到1的产品,产品经理比较容易胜任,做到80分不难,而在已有产品基础上做迭代升级,尤其是已生存较长时间,已做过多次升级的产品,产品经理做到60分都很难。想想微信的出生,何其意气风发,现在的升级,是如此的谨小慎微。

最最重要的,是用户在使用产品上已经形成行为惯性,打开产品下意识就会做动作,这时候你做产品迭代,如果改变了用户习惯,即使你认为改版比原版好十倍,对不起,招骂是必然的。做产品,用户体验优先。

所以,产品的迭代,要在用户数据基础上做迭代,尤其是用户行为数据,这也是我推荐产品埋点事前要规划好的原因。

六、关于数据分析的工具

最先推荐的,就是表格,excel为代表的各种表格工具,产品经理应尽量避免堆砌文字去说数据,一个表格胜过千言万语。

然后是表格的一个变体,各种的四象限矩阵,就是画个十字,分割出左上右上左下右下,就可以做各种分析。常见的波士顿矩阵、swot分析,都是具体应用模式。

如果侧重呈现,就可以用各种可视化工具、柱图、饼图、线图,二三十种图形随意挑。最入门的可以用excel作透视图,稍正式一点,可以用各种charts,现在echarts挺火,国外也有fushion charts、hicharts等,专业一点的,就是BI工具了。

如果侧重分析,SQL是个好东东。我招数据产品经理,没有一定的SQL功底是不行的。如果掌握SPSS这种专向工具,你会发现数据分析不是事。

就写这么多吧,欢迎斧正。

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